Anomalie-Erkennung mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen/Technologien - Niklas Netz (2016)
Die steigende Menge an Daten, von der besonders Maschinendaten in Unternehmen betroffen sind, zählt zu einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der so genannten „Big Data“. Generiert werden die Maschinendaten von Webseiten, Applikationen, Servern, Netzwerkkomponenten und vielen weiteren Geräten. Diese werden anschließend unter anderem in Log-Dateien abgelegt. Zur Analyse von Log-Dateien wird in der Otto GmbH & Co. KG unter anderem die Software Splunk Enterprise der Firma Splunk Inc. eingesetzt. Die derzeit über 13 Milliarden indizierten Events werden in Splunk verarbeitet und bilden die Grundlage für fundierte Entscheidungen. In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, wie in diesen Datenmengen Anomalien anhand von unqualifizierten Eventmengen in der Backend-Architektur der Otto GmbH & Co. KG erkannt werden können. Dabei liegt der Fokus der Arbeit auf der Anomalie- Erkennung mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen und -Technologien. Die Darlegung der wissenschaftlichen Grundlagen und Ergebnisse aus bereits getätigten Forschungsarbeiten unterschiedlicher Wissenschaftler bilden neben den Erkenntnissen aus Experteninterviews die Basis der Untersuchungen.